LangGraph & MCP - LangSmith（二）

一、什么是 LangSmith？

简单来说，LangSmith 是一个用于调试、测试、评估和监控 LLM（大语言模型）应用程序的统一平台。 它由开发流行框架 LangChain 的公司打造，但它被设计用于任何 LLM 应用程序，而不仅仅是那些用 LangChain 构建的程序。

您可以把它看作是 AI 应用开发生命周期的“开发者工具包”。就像软件开发者使用 GitHub、集成开发环境和调试器一样，LangSmith 为构建 LLM 应用所面临的独特挑战提供了类似的能力。

二、安装 langgraph 的 python 依赖

pip install langgraph "langchain[openai]" "langgraph-cli[inmem]"

三、langgraph_graph

1、创建一个目录，并创建如下文件

langgraph_graph/
├── graph.py            # graph 代码
└── langgraph.json      # langgraph 配置文件

2、graph.py

from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from typing import TypedDict, Annotated
import operator

class State(TypedDict):
    messages: Annotated[list, operator.add]

def node(state: State):
    return {"messages": [{"role": "assistant", "content": "Hello from LangGraph!"}]}

# Build graph
builder = StateGraph(State)
builder.add_node("node", node)
builder.add_edge(START, "node")
builder.add_edge("node", END)

graph = builder.compile()

3、langgraph.json

{
  "dependencies": ["."],
  "graphs": {
    "agent": "./graph.py:graph"
  },
  "env": {},
  "version": "0.0.1"
}

注意：langgraph.json 中的 "agent": "./graph.py:graph" 需要根据实际情况修改，如下图

4、运行

langgraph dev

命令执行成功显示如下：

同时会自动打开浏览器，并显示如下：

命令行中显示的重要三个地址如下：

- 🚀 API: http://127.0.0.1:2024
- 🎨 Studio UI: https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024
- 📚 API Docs: http://127.0.0.1:2024/docs

其中：

• API： langgraph 的 api 接口地址
• Studio UI： 就是自动打开浏览器地址
• API Docs： LangGraph的API文档说明，并且可以在线测试API

四、langgraph_agent

1、创建一个目录，并创建如下文件

langgraph_agent/
├── agent.py            # agent 代码
└── langgraph.json      # langgraph 配置文件

2、agent.py

from langgraph.prebuilt import create_react_agent


def get_weather(city: str) -> str:
    """Get weather for a given city."""
    return f"It's always sunny in {city}!"


agent = create_react_agent(
    model="deepseek-chat",
    tools=[get_weather],
    prompt="You are a helpful assistant.",
)

# Run the agent
agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "What is the weather in San Francisco?"}]}
)

3、langgraph.json

{
  "dependencies": ["."],
  "graphs": {
    "agent": "./agent.py:agent"
  },
  "env": {},
  "version": "0.0.1"
}

同样，注意 "agent": "./agent.py:agent" 不知道怎么修改往上看。

4、运行

导入 deepseek key

export DEEPSEEK_API_KEY=xxx # 根据你的配置修改

执行命令

langgraph dev

执行成功如下图：

五、在 LangSmith 中调试

如果用过 Coze 或 Dify 等工具的，那看见这个界面后会很亲切～～～

1、调试

2、点击 “Chat” 后是不是就更熟悉了

六、远程访问 LangSmith

之前看到的地址类似 https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024，其中baseUrl都是127.0.0.1这种内网ip，这种地址其他人是访问不到的。

要想其他人访问，执行如下命令：

langgraph dev --tunnel

执行后你就会看到地址变成了类似这种  https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=https://lanka-convert-release-savannah.trycloudflare.com 

其他人就可以访问这个地址了。

如果其他人提示这个错误

可以按如下，执行 dig 命令

然后在hosts中加上类似如下的dns解析即可

104.16.231.132			lanka-convert-release-savannah.trycloudflare.com

源代码：

• langgraph_graph: https://pan.baidu.com/s/1EZEXt1lCoiwGf9s95j5h3g?pwd=4iz1 提取码: 4iz1
• langgraph_agent: https://pan.baidu.com/s/1RWj_JkBmrLhEA5nRJwo2qg?pwd=b13h 提取码: b13h